DeepSeek Coder V2 og GPT-4 Turbo er begge avancerede AI-modeller, men de adskiller sig markant i deres design, kapaciteter og ydeevne. Her er de vigtigste forskelle:
Performance i kodning af opgaver
Deepseek -koder V2 er eksplicit designet til kodningsopgaver og har vist overlegen ydelse i forskellige benchmarks, der er skræddersyet til kodegenerering og matematisk ræsonnement. Det overgår GPT-4 Turbo i specifikke kodende benchmarks såsom MBPP+, Humaneval og AIDER, der opnår scoringer på henholdsvis 76,2, 90,2 og 73,7, der placerer det foran GPT-4 Turbo og andre konkurrenter som Claude 3 Opus og Gemini 1,5 Pro [1] [4].I modsætning hertil, mens GPT-4 Turbo udmærker sig i generelle sprogopgaver, er dens ydeevne i specialiserede kodningsopgaver ikke så robust som den for DeepSeek-koder V2 [1] [4].
Uddannelsesdata og arkitektur
Deepseek-koder V2 er bygget på en blanding af eksperter (MOE) arkitektur, trænet på et omfattende datasæt med 6 billioner tokens. Denne træning giver den mulighed for at understøtte imponerende 338 programmeringssprog og processkodestykker med en kontekstlængde på op til 128K -tokens [1] [2].GPT-4 Turbo understøtter også en kontekstlængde på 128K-tokens, men er ikke open source og er afhængig af en mere traditionel arkitektur uden MOE-effektiviteten, som Deepseek anvender [6].
Hastighed og effektivitet
Deepseek -koder V2 kan prale af hurtige behandlingsfunktioner på grund af dens effektive arkitektur, der kun aktiverer en brøkdel af dens parametre til enhver tid. Dette design giver det mulighed for at håndtere store kodebaser effektivt [1]. I modsætning hertil genererer GPT-4 Turbo ca. 31,8 tokens pr. Sekund, men giver ikke det samme niveau af effektivitet i behandling af komplekse programmeringsopgaver som DeepSeek-koder V2 [6].Generel sprogforståelse
Mens DeepSeek-koder V2 udmærker sig i kodningsspecifikke opgaver, opretholder den også en rimelig præstation i generel sprogforståelse, hvor han scorer 79,2 på MMLU-benchmark. Imidlertid fører GPT-4 Turbo stadig i dette område med højere score på tværs af forskellige generelle sprog benchmarks [4].Konklusion
Sammenfattende er Deepseek-koder V2 særlig stærk i kodningsopgaver på grund af dens specialiserede træning og effektive arkitektur, hvilket overgår GPT-4 Turbo i relevante benchmarks. Imidlertid forbliver GPT-4 Turbo overlegen til bredere generelle sprogbehandlingsopgaver. Valget mellem disse modeller bør styres af de specifikke behov i den tildelte opgave - kodning versus generel sprogforståelse.Citater:
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-i_deepseek-coder-v2-instruct/
[2] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[3] https://blog.promplayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-komparativ-analyse/
)
[5] https://openreview.net/forum?id=5vmtfjuakn
[6] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4-turbo/deepseek-v3
[7] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-coder-v2-instruct
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1dhz7ck/deepseekcoderv2_first_open_source_model_beats/